在上面的示例中,我们首先向 sync.Map 中添加了一些元素,然后调用了 clearSyncMap 函数来清空它。最后,我们再次遍历 sync.Map 以验证它是否已被清空。 关于性能,由于 sync.Map 的Range 和Delete 操作都是并发安全的,因此它们在多 Goroutine 环境下也能正常工作。然而,清空一个包含大量元素的 sync.Map 可能会产生...
ok的结果表示是否在map中找到值func(m Map)Load(keyinterface{})(valueinterface{},ok bool)//写map(更新或新增),第一个参数是key,第二个参数是valuefunc(m Map)Store(key,valueinterface{})//遍历读取sync.map中的值func(m Map)Range(ffunc(key,valueinterface{})bool) 好现在重点来了,我们知道了sync.ma...
作为一个并发安全的map,部分情况下读、写数据通过原子操作避免加锁,从而提高临界区访问的性能,同时在高并发的情况下仍能保证数据的准确性,支持Load、Store、 Delete、 Range等操作,可以实现对sync.Map的遍历以及根据key获取value;sync.Map可以有效地替代锁的使用,提高程序的执行效率。
通过分析了sync.map我们发现，在读多写少的情况下，还是比较优秀的，相比常规map加锁那种肯定是更好的，但是写多读少的情况下，并不适合，因为还是涉及到频繁的加锁、read和dirty交换等开销，搞不好还比常规的map加锁性能更差。我们还是通过一个极端的例子来看：BenchmarkAddMapWithUnLock 是测试无锁的BenchmarkAdd...
Golang为了支持读多写少的场景,提供了sync.Map并发原语,由普通map、Mutex与原子变量组合而成,作为一个并发安全的map,部分情况下读、写数据通过原子操作避免加锁,从而提高临界区访问的性能,同时在高并发的情况下仍能保证数据的准确性,支持Load、Store、 Delete、 Range等操作,可以实现对sync.Map的遍历以及根据key获取...
golang 的 map 本身不是 thread-safe 的,但是通过使用读写锁,我们可以构造出一个 thread-safe 的 syncmap,不过这样写出的性能并不是很令人满意(go-syncmap-benchmark),在某些场景下,我们需要更高效的 syncmap。 因此golang 官方提供了一个高效的 syncmap(下面 syncmap 就是指这一实现),本篇文章会分析其源码...
m := sync.Map{} m.Load("key") m.Store("key","value") m.LoadOrStore("key","value") m.Delete("key") } 以上就是主要的增删改查的能力. 数据结构 entry typeentrystruct{ p atomic.Pointer[any] } 分析 在sync包的Map类型中,entry是一个结构体,它代表了Map中的一个槽位,对...
Go中普通的map是非线程安全的,想要线程安全的访问一个map,有两种方式一种是map+mutex另一种就是原生的sync.Map,这篇文章会详细的介绍sync.Map底层是如何实现的,以及一些常用的场景。 如何保证线程安全? sync.Map的数据结构如下: type Map struct { mu Mutex // 锁,保证写操作及dirty晋升为read的线程安全 read...
在golang中,想要并发安全的操作map,可以使用sync.Map结构,sync.Map 是一个适合读多写少的数据结构,今天我们来看看它的设计思想,来看看为什么说它适合读多写少的场景。 如下,是golang 中sync.Map的数据结构,其中 属性read 是 只读的 map,dirty 是负责写入的map,sync.Map中的键值对value值本质上都是entry指针类...
sync.map的实现原理 通过read map和dirty map 将读写分离,实现高效读写 如果read map读取不到并且amended为true(false表示read map和dirty map一致,就没必要再读dirty map了),则给map加锁并从dirty map读取,将misses+1。如果map中一共有n个元素,但是读了n次都没有在read map中找到(就是misses的值大于等于...